package com.shujia.mr.combine;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 *  自定义的Reducer类需要继承 mapreduce.Reducer 和 Mapper一样需要设置其泛型
 *          <KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>
 *     KEYIN,VALUEIN 该数据类型为Mapper端输出的数据类型
 *     KEYOUT,VALUEOUT 表示经过Reduce阶段处理后，输出的最终结果，
 *          在Wordcount的Reduce阶段中，将map端输出的数据，根据相同Key把数据拉取到同一个ReduceTask中处理
 *           并且是对相同单词的词频进行相加，最终的结果应该是 word,词频，所以数据类型为 Text, IntWritable
 *
 */
public class MyCombineReducer extends Reducer<Text, IntWritable,Text, IntWritable> {

    /**
     * reduce函数是Reduce阶段用户定义的处理逻辑
     *   在reduce函数处理过程中Key的顺序是符合字典序排序规则
     * @param key 表示map端输出的Key 也就是单词
     * @param values 表示为一个迭代器，在迭代器中存有相同Key的所有Value数据
     * @param context
     * @throws IOException
     * @throws InterruptedException
     */
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {

        // 将Values中的1循环遍历出来，进行相加
        int count = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            int num = value.get();
            count += num;
        }

        // 将统计的结果写出到文件系统中
        context.write(key,new IntWritable(count));

    }
}
